课程目录

• 1

  单元1 大数据分析概述

•   课时 1 微课1 什么是大数据分析 可试学
•   课时 2 微课2 大数据分析流程 可试学
•   课时 3 微课3 大数据分析常用技术
•   课时 4 微课4 python如何处理大数据
• 2

  单元2 numpy 科学计算基础

•   课时 5 微课5 创建数组
•   课时 6 微课6 ndarray对象的数据类型
•   课时 7 微课7 数组运算
•   课时 8 微课8 NumPy通用函数
•   课时 9 微课9 利用NumPy数组进行数据处理
•   课时 10 微课10 NumPy的线性代数模块
• 3

  单元3 pandas 统计分析基础

•   课时 11 微课11 数据类型和数据结构
•   课时 12 微课12 创建Series
•   课时 13 微课13 创建DataFrame
•   课时 14 微课14 DataFrame索引与切片
•   课时 15 微课15 数据排序方法
•   课时 16 微课16 数据统计方法
• 4

  单元4 数据读取与写入

•   课时 17 微课17 Pandas文件读取
•   课时 18 微课18 Pandas文件写入
•   课时 19 微课19 Pandas数据库操作
• 5

  单元5 数据质量与数据清洗

•   课时 20 微课20 数据质量管理
•   课时 21 微课21 缺失值处理
•   课时 22 微课22 重复值处理
•   课时 23 微课23 异常值处理
• 6

  单元6 数据合并与数据转换

•   课时 24 微课24 Pandas数据堆叠
•   课时 25 微课25 Pandas数据连接
•   课时 26 微课26 数据映射转换
•   课时 27 微课27 数据离散化
• 7

  单元7 数据分组与数据聚合

•   课时 28 微课28 数据分组（上）
•   课时 29 微课29 数据分组（下）
•   课时 30 微课30 agg聚合
•   课时 31 微课31 apply聚合
•   课时 32 微课32 transform聚合
• 8

  单元8 scikit-learn 机器学习

•   课时 33 微课33 使用sklearn处理数据（上）
•   课时 34 微课34 线性回归预测
•   课时 35 微课35 使用sklearn处理数据（下）
•   课时 36 微课36 数据集预处理
• 9

  单元9 使用统计图表展示数据

•   课时 37 微课37 数据可视化概述
•   课时 38 微课38 基本图表类型
•   课时 39 微课39 matplotlib基础语法
•   课时 40 微课40 绘制常见图表
•   课时 41 微课41 创建子图
•   课时 42 微课42 Seaborn可视化方法

学习资料

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